检索结果-南通市图书馆

地球信息科学学报 2021年第4期23卷 692-709页

作者：唐璎刘正军杨懿顾海燕杨树文中国测绘科学研究院摄影测量与遥感研究所北京100830 兰州交通大学测绘与地理信息学院兰州730070 地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心兰州730070 甘肃省地理国情监测工程实验室兰州730070

近年来,城市发展快速,大量人口奔向城市工作生活,城市建筑物的数量有如雨后春笋般扩张,需要合理地规划城市土地资源,遏制违规乱建现象,因此基于高分辨率遥感影像,对建筑物进行准确提取,对城市规划和管理有着重要辅助作用。本文基于U-Ne... 详细信息

近年来,城市发展快速,大量人口奔向城市工作生活,城市建筑物的数量有如雨后春笋般扩张,需要合理地规划城市土地资源,遏制违规乱建现象,因此基于高分辨率遥感影像,对建筑物进行准确提取,对城市规划和管理有着重要辅助作用。本文基于U-Net网络模型,使用美国马萨诸塞州建筑物数据集,对网络模型结构进行探究,提出了一种激活函数为elu、"编码器-特征增强-解码器"结构的网络模型FE-Net。实验首先通过比较不同网络层数的U-Net5、U-Net6、U-Net7的建筑物提取效果,找到最佳的基础网络模型U-Net6;其次,基于该模型,加入特征增强结构得到"U-Net6+Relu+特征增强"的网络模型;最后,考虑到Relu容易产生神经元死亡,为优化激活函数,将激活函数替换为elu,从而得到网络模型FE-Net(U-Net6+elu+特征增强)。比较3个网络模型(U-Net6+Relu、U-Net6+Relu+特征增强、FE-Net(U-Net6+elu+特征增强))的建筑物提取结果,表明FE-Net网络模型的建筑物提取效果最好,精度放松F1值达到97.23%,比"U-Net6+Relu"和"U-Net6+Relu+特征增强"2个网络模型分别高出0.36%和0.12%,且与其他具有相同数据集的研究成果比较,具有最高的提取精度,它能较好地提取出多尺度的建筑物,不仅对小尺度建筑物有较好的提取效果,而且能大致、较完整地提取出形状不规则的建筑物,有相对更少的漏检和错检,较准确地实现了端到端的建筑物提取。

关键词：高分辨率遥感影像卷积神经网络建筑物提取特征增强激活函数elu FE-Net网络模型端到端深度学习

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